Kiểm tra giá trị phản xạ bất thường mà không che giấu bằng chứng
Điều tra giá trị phản xạ âm hoặc cao bất thường qua đơn vị, hệ số tỷ lệ, siêu dữ liệu, ảnh nguồn và mặt nạ chất lượng trước khi sửa giá trị phân tích.
Xác nhận đại lượng mà số liệu biểu thị
Một giá trị raster không mong muốn không thể giải thích được cho đến khi biết được đại lượng đầu ra. Kiểm tra xem lớp có chứa giá trị số cảm biến, độ chói bức xạ (radiance), hệ số phản xạ, số nguyên có hệ số tỷ lệ hoặc sản phẩm hiển thị hay không. Ghi lại đơn vị, hệ số tỷ lệ và quy ước dữ liệu không hợp lệ. Một giá trị có vẻ quá mức trong cách biểu diễn này có thể có ý nghĩa khác trong cách biểu diễn khác. Bắt đầu với tài liệu xử lý và siêu dữ liệu tệp thực tế thay vì áp dụng phạm vi hợp lệ được cho là cho mọi đầu ra của cảm biến và phần mềm.
Định vị dữ liệu bất thường
Lập bản đồ các giá trị đáng ngờ và kiểm tra xem chúng có đi theo bóng, ranh giới, vật thể sáng, đường nối hoặc toàn bộ khối xử lý hay không. So sánh các dải riêng lẻ và hình ảnh nguồn đại diện. Ghi lại phương pháp được sử dụng để xác định các giá trị cần xem xét, bao gồm mọi ngưỡng được chọn để xem xét. Đừng ngay lập tức thay thế tất cả các số bất thường bằng số 0. Mô hình không gian của chúng có thể là bằng chứng chẩn đoán và việc xóa nó trước khi điều tra có thể khiến vấn đề thu thập hoặc xử lý cơ bản trở nên khó giải thích hơn.
Xem liên kết hồ sơ hiệu chuẩn
Kiểm tra danh tính thiết bị, tham chiếu hiệu chuẩn, siêu dữ liệu phơi sáng và đường dẫn chỉnh sửa thực sự được sử dụng. MicaSense cung cấp quy trình đo bức xạ được ghi lại cho dữ liệu của nó; cảm biến khác yêu cầu các thông số riêng của nó. Không mượn các hệ số để làm cho biểu đồ trông hợp lý. Xác nhận rằng hình ảnh tham chiếu thuộc về thiết bị và quan sát có liên quan. Nếu thiếu một liên kết, hãy mô tả nó một cách rõ ràng và hạn chế việc diễn giải thay vì cho phép một phần mềm chạy hoàn chỉnh thay thế cho các đầu vào đã được xác minh.
Phân biệt nhiễu với lỗi chuyển đổi
Giá trị đầu ra âm hoặc bất thường có thể yêu cầu diễn giải theo ngữ cảnh cụ thể. Cuộc thảo luận MODIS của NASA cho thấy tại sao những giá trị như vậy cần thông tin về chất lượng sản phẩm, nhưng các cờ dành riêng cho vệ tinh không được chuyển trực tiếp sang hình ảnh máy bay không người lái. Xem lại chuyển đổi, độ chính xác bằng số, chia tỷ lệ và xử lý dữ liệu không hợp lệ trong quy trình làm việc thực tế. So sánh các khu vực tham chiếu được chấp nhận và giữ lại bằng chứng mâu thuẫn. Mục đích là để xác định một lời giải thích hợp lý chứ không phải chọn bất kỳ sự điều chỉnh nào tạo ra bản đồ nông nghiệp mượt mà nhất.
Áp dụng quyết định chất lượng có hồ sơ
Nếu việc loại trừ hoặc áp dụng mặt nạ là hợp lý, hãy giữ lại bản gốc và ghi lại quy tắc, khu vực bị ảnh hưởng và hậu quả phân tích. Tách dữ liệu bị thiếu khỏi giá trị đo bằng không thực sự. Kiểm tra xem thống kê lô đất có thay đổi đáng kể theo cách xử lý được đề xuất hay không. Tránh cắt bỏ các giá trị chỉ để phù hợp với một chú giải hấp dẫn trong khi vẫn bảo lưu một tuyên bố định lượng không được hỗ trợ. Trong trường hợp nguyên nhân vẫn chưa được giải quyết, hãy sử dụng trạng thái xem xét rõ ràng hoặc cách giải thích định tính có giới hạn thay vì âm thầm tạo ra sự chắc chắn.
Bàn giao hồ sơ kiểm tra cùng bản đồ
Cung cấp các định nghĩa đầu ra, các ví dụ đã kiểm tra, mặt nạ được chấp nhận và các hạn chế còn lại với tập dữ liệu phân tích. Người nhận sẽ có thể truy xuất các quan sát đã được đưa vào từng giá trị thống kê. Thảo luận các câu hỏi về siêu dữ liệu hoặc thiết bị chưa được giải quyết với nhóm tải trọng NiVO và bộ phận hỗ trợ cảm biến. Đánh giá chất lượng thành công sẽ duy trì được ý nghĩa của các phép đo và lý do loại trừ; nó không yêu cầu mọi pixel trông bình thường hoặc giả vờ rằng một quy tắc phản xạ phổ quát áp dụng cho tất cả các máy ảnh.
